期待保险行业 数据 + AI开启经验规 模化复制时代 19 December 2023 数据 + AI开启经验规模化复制时代 目录 焦点透视：AI狂潮中的大变革 • AI的突破：保险行业的创新挑战与机遇 • 可能问题头脑风暴 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问 题都有哪些 • 定义核心问题 • 洞见问题本质 洞察问题，探寻本源 • 找到本质解 • 制定解决方案 设定锚点，行动实践 Agents支持平台，结合第4代人工智能 模型与专业语料库以实现业务创新。AI Agents有望为商业领域注入新活力，展示人工智能的潜力 和商业价值。随着平台的发展，新的AI Agents涌现，提供专业化、高端化、个性化、规模化、持 续化的服务。人工智能的革新涵盖了生成内容（AIGC）和生成服务（AIGS）的领域。保险行业 面临挑战，AI的突破为其带来新的应对方向。 • 保险业面对AI变革的焦点问题分析：建议采用《U型思考》方法，从初始问题出发，深入挖 保险行业参考系的构建：包括关注六大方向、分析科技周期和文化适应度、以及中观周期对 行业和产业的影响。同时，也强调了AI技术对保险行业的影响深远，将改变保险公司的运营 模式和服务效率和质量，为服务规模化提供重要的支持。未来，随着技术的不断发展，AI技 术将推动科技产业价值规律的变化，更加注重应用的创新与服务的提升。 • 保险公司在应用AI技术方面的优势和能力：保险公司可以通过分析自身优势并利用AI技术提

器智能已达到前 所未有的成熟水平。与过去试图模拟人类智能不同，现在的机器被赋予了专业智能，能够在信息 物理系统中胜任复杂的生产任务；二是在产业应用层面，领军企业正重新定义“试点”的范围。为 了推动规模化应用，这些企业不再局限于单个用例，而是将视野拓展到整个生产网络，通过全面 布局推动转型升级。 围绕该话题，我们拟发布系列文章（共三篇），将立足于全球制造业的发展实际，深入探讨领军 制造商对AI的战 系列文章的开篇，本文将重点诠释为何AI的成熟标志着4IR拐点的到来，解码领先制造商如何利用 AI重塑竞争优势，并列举制造商在行业竞争日益激烈的当下，需要考虑的三种战略对策——创 新、加速以及追赶。后续两篇文章将分别聚焦AI对制造业的规模化影响，以及推动AI应用所需的 基本能力。 新技术采用的S曲线 通过对历史上多次工业革命的回顾与分析，我们不难发现，它们的发展轨迹均呈现出一种S型的 曲线特征。一阶段是“学习曲线”，往往历时较长， 员工 等多个来源，生成和收集海量数据。数据是灯塔企业领跑行业的重要原因之一。他们领先一步， 更早地投资建立了数据基础设施，虽然在早期承担了一定的风险，但在后期成功释放了AI的潜 力。 走出规模化的低谷 从灯塔企业身上我们不难看出，AI拥有的新用例不计其数，有望带来难以想象的绩效提升。 用例启迪能力，能力引领规模。2018年，前沿用例的具体表现还是高级分析和自动驾驶汽车的本 地化应用、高

本报告聚焦“十五五”（2026—2030 年）关键窗口期，立足低空经济由“点状示范”向“网络 化、规模化、常态化”跃迁的中观治理议题。不同于市面上强调技术路线或单一应用的研究，本报告以 规则先行—协同共治—稳步扩容为主线，将国家顶层设计与地方差异化实践贯通，围绕“规则从何而 来、如何落地可执行、谁来协同治理、怎样形成规模化供给”四个核心问题展开系统分析。在审视欧洲 U-Space 强调市场化服务和美国 UTM . 2 1.2 核心矛盾：释放经济潜力与保障绝对安全的平衡博弈 ....................................................... 3 1.3 规模化发展的前提：规则是产业腾飞的唯一跑道 .............................................................. 4 1.4 本报告研究范畴、核心问题与分析框架 是与中央经济工作会议等顶层设计紧密衔接的“阶段性平衡”，其底层 逻辑为“安全边界前置、产业扩容后置”，即治理能力的提升速度决定 空域开放的广度与深度。 ⚫ 核心论点：与地面经济不同，低空经济规模化发展的前提是一套清晰、 完备、高效的天空规则。天空不是可以随意驰骋的旷野，而是需要被精 确管理的公共资源。本报告的研究将围绕规则这一核心展开，探究其如 何从顶层法规、运行规章到技术标准，共同构筑产业腾飞的唯一跑道。

近年来，人形机器人正以超出预期的速度渗透到人类生产与生活的核 心场景中，这一进程的加速得益于两大关键驱动力：其一为人工智能、物 联网等底层技术的跨越式突破；其二是硬件成本下降与算法效率提升所 带来的规模化应用可行性。从技术视角看，深度学习框架的演进显著强 化了多模态数据的实时处理能力，例如基于Transformer架构的模型使 机器人能够同步解析视觉、语音与环境反馈信息，从而在动态场景中实 现 一是技术突破驱动场景扩展，多模态大模型与持续学习技术的融合 将提升机器人在复杂家庭环境中的适应能力，推动从清洁、搬运的单一 任务向健康管理、教育陪伴的综合服务升级。二是成本下降与规模化应用， 随着供应链成熟和量产技术突破，家庭机器人价格有望大幅降低，加速C 端普及。三是生态协同与跨界融合，家庭服务机器人将进一步融入智能 家居、医疗健康等生态，形成“硬件+服务+数据”的全链条价值网络。 互规范，借助标准化框架降低跨平台协作成本，推动行业厂商数据集的通用 共享，推动形成覆盖技术研发、生产制造、运维服务全流程的国际协作网络。 二是扶持上游零部件厂商，聚焦底层硬件技术攻关与泛化规模化应用。 建立跨国合作机制，支持引导人形机器人上游零部件厂商泛化发展，先“生 存活下来”，确保稳定可靠的部件交付能力，与人形机器人整机厂有效协同。 在芯片领域，场景定义硬件能力，重点突破异构计算架构的能效比瓶颈，通

整体解决方案 农业产业互联网建设和运营方案 核心产品概述 2 3 4 数字农业农村建设背景 1 农业核心问题：缺乏有效的产业协同 产业化程度低 产业附加值低  标准化、组织化、规模化程度低， 农业产业整体呈现“小、散、弱”；  生产、加工、销售一体化水平低， 产前、产中、产后衔接不紧密；  “ 大资源、小产业、弱效益”问题突 出；  金融资源与产业资源错配：农民和 链接所有涉农主体和产业链各个价值环节的运营服务平台；  核心理念是整合产业资源构建新型产业运行机制，以合伙制经营的模式，通过交易环节的互联网营销和订单生产倒逼农业种植、加工等 环节的标准化和规模化，融合政府产业监管、扶持政策和金融机构的创新服务，发掘产业数据价值，推动产业结构调整和提质增效。 农业产业互联网概述 产业互联网平台 聚合产业生态 合作运营促进农业产业化 基础 设施 ( 云 赋能生产经营主体，它将成为新型农业服务组织的孵化器，现 有专业合作社发展壮大的加速器，提高农村基层组织能力的、推动农业产业化的数字引擎。  中国特色农业现代化道路的最显著特点不是经营规模化，而是服务规模化，合作社处于核心地位。即通过社会化服务带动小农户，提升规模经营 水平和农业现代化水平。农业企业最终要经过合作社与农民建立利益联结机制，因此，合作社是农业产业链中最核心的一环。  “ 农户

育人工智能发展新赛道。 同时提及提出到 2027 年，突破百余项关键技术，产出不少于 10 项国 际领先的软硬件产品；支撑不少于 100 家创新主体开展技术创新； 实现不少于 100 项规模化应用，量产总规模率先突破万台，培育千亿级产业集群； 建设不少于 2 个具身智能特色产业集聚区，打造具身智能领域产教融合基地，营造具有国际影响力的具身智能产业生态。 上海 产业端落地，工业级具身智能第一城 芯片等技术突破，计划新增培育估值过百亿企业 10 家以上、营收超十亿企业 20 家以上， 实现十亿级应用场景落地 50 个以上，关联产业规模达到 1000 亿元以上。 合肥 科大优势，聚焦性价比与规模化落地 明确安徽人形机器人产业发展总体思路为抢抓科技创新、拓展应用场景、优化产业布局、强化组织保障，并提出了目标任务： 到 2027 年，构建人形 机器人产业的“ 23456 ” 创新体系和产 实现规模化收入领先者 u 微亿智造成立于 2018 年， 多年深耕工业智造领域， 围绕“感知 - 学习 - 决策 - 执行”核心能力、 以“端 - 边 - 云”实施架构， 为全球客户提供开箱即用、 高度柔性且具备卓越智能水平的工业具身智能机器人产品及解决方案。作为多行业、 多场景商业化先行者， 公司已实现规模化落地应用， 全面覆 盖 3C 电子、汽车制造、快消品、新能源及半导体等行业。

二、不同技术路径呈现出多样发展态势 智算中心液冷散热系统主要有三种形式，分别为：冷板式液冷系 统、浸没式液冷系统和喷淋式液冷系统。从工程应用进展来看，冷板 式液冷系统与浸没式液冷系统均已实现规模化部署，呈现良好发展态 势。喷淋式液冷系统受限于喷嘴结构设计等硬件因素，以及冷却液射 流或喷雾在温度均匀性和传热特性等微观层面的局限，实际工程实践 智算中心液冷产业全景研究报告（2025 年） 导热金属构成的封闭腔体，服务器芯片等发热元件通过导热界面材料 与冷板贴合，热量经导热界面材料传递到冷板上，并通过冷板内部冷 却液循环带走热量。系统的各部分组件多由常规材料制成，生产工艺 较为成熟，利于工程实施与规模化应用。此外，IT 设备与冷却液工 质采用间接接触方式，不必过多考虑服务器设备材料与冷却液的兼容 性问题，进一步降低了系统应用门槛。 来源：中国信息通信研究院 图 1 冷板式液冷系统原理图 报告》等多项研究成果，积极推进《冷板式液冷手插快接头测试方法》 的编制工作，持续推动解耦交付模式的发展，旨在通过统一接头接口 与技术标准，实现多厂商产品的互换适配，为行业构建有序的竞争环 境、推动液冷技术的规模化应用奠定坚实基础。 4.冷量分配单元 （1）领域全景 智算中心液冷产业全景研究报告（2025 年） 14 来源：中国信息通信研究院 图 8 冷量分配单元（CDU）领域 （2）发展态势

”从小 众概念向产业化、规模化迈进。 本轮eVTOL的产业加速并非偶然，而是中国市场四大关键发展要素同步推进的结果： 政策层面中央和地方大力支持，监管逐步从特殊豁免向常态审批转变，关键的基础设施加 速落地，产品及产业链供给能力日益完善。政策支持、监管放宽、基础设施建设与产业链 发展等四大要素协同发力，为中国eVTOL产业的起飞积蓄势能，中国也有望成为全球首批 实现规模化应用的市场之一。 1.3 无人驾驶航空器空管信息服务系统；SILAS = 低空智能融合系统。 图4 | 案例：深圳eVTOL基础设施规划 波士顿咨询公司 2025年9月 中国载人eVTOL行业白皮书 8 1.3.4 产业端——产业链具备规模化，整机量产在即 在供应链本土化、航空先进技术与汽车现代化供应链体系融合创新等独特发展路径下， 历经多年的技术验证与产品迭代，中国多家领先eVTOL企业正加速从研发阶段向量产准备 转型。目前，多款 综合来看，中国在eVTOL多个关键环节上已实现从概念验证向产业体系搭建的跃迁。 随着政策、监管、基础设施与产业链发展等四大要素的协同成熟，中国eVTOL市场正迈入 产品交付与规模放量的结构性拐点。中国不仅有望成为全球率先实现规模化落地的市场， 还具备构建完整生态体系、持续引领产业发展的系统性能力。 波士顿咨询公司 2025年9月 中国载人eVTOL行业白皮书 10 2. 未来可期：中国eVTOL市场规模展望 未来，在

化建设 基地规范化种植监管 平台 所有基地种植信息、 流程收集至农业资 源核心数据库，根 据由核心数据库、 标准化规模化生产 定制部门所制定标 准化农事操作流程， 结合农事 APP 、物 联网设备，指导、 监管农业基地标准 化规模化生产。 标准化规模化生产核 心模块 基地规范化种植监管 平台 数据统计模块可以统计 所有加入追溯基地的数 据，例如农事操作数量、 使用数量、用户扫码情 入库）、图片、备注等。 (4) 销售录入 录入农产品的销售信息，包括批次、采购商、采购日期、采购量、采购规格、物 流渠道等。 (5) 生长期图片录入 录入农作物各个生长期的图片以及农事操作的图片。 标准化规模化生产基地端 APP 专家实时问答系统 完整的专家问答系统， 专家在线即时通信系 统，视频指导系统等。 农业工作者可以通过 网络与专家使用，通 过这个平台建立农户 与专家的实时对接， 追 溯系统反馈的信息，引导龙头企业、农业专业合作社和农户经 营好自己的农业生产系统与营销活动，提高农业生产管理决策 水平，增强市场抗风险能力，做好节本增效、提高收益。 通过品牌化，标准化，规模化管理，品牌溢价，给加入平台产 业链的企业和农户带来显著经济收益。 经济效益 结论 生态 效益 社会 效益 经济 效益 能有效地推动园区产品质量不 断提高 通过平台对质量信息的反馈，

产业化突破与日本引领（1960s-1980s） 1960 年代末，日本川崎公司率先将通用机器人技术应用于摩托 车和汽车焊接细分领域，推动了专用工业机器人的产业化进程。进入 1970 年代，发那科等企业逐步实现规模化应用，进一步拓展了机器 人在制造业中的使用范围。至 1980 年代，日本和欧洲确立了六轴机 器人的通用基本形态，这一设计后来成为工业自动化的标准配置。同 一时期，人工智能技术在专家系统（Expert 生态与商业化层面各有优势与短板；总的来看，中、美将引领整体风 向标，日、欧存在结构性机遇。美国凭借原创技术、软硬闭环与全球 生态在算力、数据力、通用软实力等环节领先，且在消费领域有先发 优势；中国以极致的硬件供应链、成本优势、规模化交付与本土场景 深度融合见长，在工业、商用场景正加快落地，在特种、消费有一定 优势，而在从 0-1 的颠覆式创新方面偏弱；欧洲在高精度电机、编码 器、轴承等核心部件领域保持领先，但电网并网瓶颈、数据的伦理合 8：“应用”变量：引发下一轮具身智能产业链变革 在具身智能产业中，“应用”作为引发产业链变革的直接变量，通 过“需求拉动技术迭代、场景重塑供应链结构、数据反哺产业升级”的 多层逻辑，贯穿产业从技术落地到规模化发展的全周期。具体来看， 应用变量的作用机制可拆解为以下四个核心维度： 1. 以“场景需求”界定核心部件价值，重塑供应链优先级 具身智能的核心部件（如一体化关节、传感器、电池等）的价值 并非